Effect of enhanced nutrition services with community‐based nutrition services on the diet quality of young children in Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Poor diet quality related to inadequate complementary feeding is a major public health problem in low and middle-income countries including Ethiopia. Low dietary diversity has been linked to negative health outcomes in children. To provide a package of interventions to close nutritional gaps through agriculture, the Sustainable Undernutrition Reduction in Ethiopia (SURE) programme was set up as a multi-sectoral initiative and the results of combined effects of community-based and enhanced nutrition services, compared to community-based alone, on diet diversity and diet quality of complementary feeding of young children are presented. The study used pre- and post-intervention design. Baseline (n = 4980) data were collected from May to July 2016, and follow-up (n = 2419) data from December 2020 to January 2021. From 51 intervention districts having the SURE programme, 36 intervention districts were randomly selected for baseline and 31 for the follow-up survey. The primary outcome was diet quality: minimum dietary diversity (MDD), minimum meal frequency (MMF) and minimum acceptable diet (MAD). Comparing endline to baseline over the 4.5-year intervention, the use of standard community-based nutrition services of growth monitoring and promotion increased (16%-46%), as did enhanced nutrition services of infant and young child feeding counselling, and agricultural advising (62%-77%). Women involved in home gardening significantly increased (73%-93%); however, household production of food decreased yet consumption of most own-grown foods increased. Importantly, MAD and MDD increased four-fold. The SURE intervention programme was associated with improvements in complementary feeding and diet quality through enhanced nutrition services. This suggests programmes targeted at nutrition-sensitive practices can improve child feeding in young children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».